Fugu-MT 論文翻訳(概要): Opening the TAR Black Box: Developing an Interpretable System for eDiscovery Using the Fuzzy ARTMAP Neural Network

論文の概要: Opening the TAR Black Box: Developing an Interpretable System for eDiscovery Using the Fuzzy ARTMAP Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04237v1
Date: Sun, 7 May 2023 10:01:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-09 16:50:55.561041
Title: Opening the TAR Black Box: Developing an Interpretable System for eDiscovery Using the Fuzzy ARTMAP Neural Network
Title（参考訳）: TARブラックボックスのオープン:ファジィARTMAPニューラルネットワークを用いたeDiscoveryのための解釈可能なシステムの開発
Authors: Charles Courchaine and Ricky J. Sethi
Abstract要約: この研究は、TARドメインの分類アルゴリズムとしてファジィARTMAPニューラルネットワークを使用するための追加サポートを提供する。この研究による堅牢なリコールの結果は、ファジィARTMAPベースのTARシステムが「ブラックボックス」TARシステムに代わる可能性がありうると強く裏付けている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This foundational research provides additional support for using the Fuzzy ARTMAP neural network as a classification algorithm in the TAR domain. While research opportunities exist to improve recall performance and explanation, the robust recall results from this study and the proof-of-concept demonstration of If-Then rules for tf-idf vectorization strongly substantiate that a Fuzzy ARTMAP-based TAR system is a potentially viable explainable alternative to "black box" TAR systems.
Abstract（参考訳）: この基礎研究は、ファジィARTMAPニューラルネットワークをTARドメインの分類アルゴリズムとして使用するための追加的なサポートを提供する。リコール性能と説明性を改善する研究の機会はあるが、この研究の堅牢なリコール結果と、tf-idfベクトル化のためのif-then規則の証明は、ファジィARTMAPベースのTARシステムが「ブラックボックス」TARシステムの代替となる可能性を強く裏付けている。

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